tensorflow-c-api配置

前言：

• 下面的步骤看起来多，其实和配置opencv差不多，由于很多时候看网上的一些教程，一下就跳过了几步，对我这种人来说很不友好，所以我写的就尽量详细了。
• 搭建网络模型、训练都是在python上进行，但是在生产中一般都需要部署到C++环境下，所以一般是用python训练保存模型，拿到C++环境下用。但是配置tensorflow c++ api真的是太太太恶心了，我花了一个星期的时间才弄好（可能也是我太菜了，留下不学无术的眼泪）
• 说说里面的坑，官网给的配置教程很笼统，我按着教程把bazel编译器，vs2019，tensorflow源码下载下来安装好，但是配置过程中发现很多命令是linux下的，也就是有些命令是在windows下，有些在linux下.........。另外尝试过用opencv 4.x 调取模型的.pb文件，但是opencv 支持的只有，.pb和.pbtxt同时存在的那种。网上很多教程跟着做也都没有成功。最后是看到github上的一个项目！（https://github.com/serizba/cppflow）
  它不用安装tensorflow，也不用编译就可以在c++上读取.pb模型，就只有几个文件，看了下代码突然找到方向：能不能像配置opencv一样配置tensorflow，试了下真成了！

1. 准备：vs2017pro（个人认为，就这种配置方法在vs2015，vs2019也是一样的），libtensorflow c语言库

libtensorflow下载链接：
- windows-cpu版：https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-windows-x86_64-2.3.0.zip
- windows-GPU版：https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-gpu-windows-x86_64-2.3.0.zip
- 所有版本linux、mac、windows链接（一般需要梯子出墙）：https://www.tensorflow.org/install/lang_c#linux
- 下载下来解压后的文件结构如下图：

tu1.PNG tu2.PNG tu3.PNG

2.3.0版本解压后大概181Mb

2. vs2017属性页配置

• 创建空项目，下面选项是项目名称和路径设置

t1.PNG

• 点击确定之后，右击releas|64 -> 添加新项目属性表，下面是名称（tf_lib.props)和路径：

t5.PNG

• tf_lib.props创建完成后，配置tf_lib.props属性，右击relase|64属性下的tf_lib
  配置vc++ 库目录和包含目录（路径就是存放libtensorflow的地方）
  比如我的
• 包含目录：D:\vs2017pro\mydoc\my_tf_example\libtensorflow\include
• 库目录：D:\vs2017pro\mydoc\my_tf_example\libtensorflow\lib

t10.PNG

• 添加：连接器-》输入-》附加依赖项：tensorflow.lib

t17.PNG

• 点击应用-保存

3. 新建源文件

• 点击视图-》解决方案资源管理器-》右击源文件-》添加-》新建项-》cpp文件

t12.PNG

• 代码中写入以下内容

t13.PNG

#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>

int main() {
    printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version());
    return 0;
}

4. 生成解决方案

t18.PNG

yes！！！！！！！！！！！！
完美！！！！！！！！！！！！！

5. 把tensorflow.dll文件复制到源文件所在文件夹，就可以运行了

t19.PNG
t20.PNG